Ваші регламенти, документи та база підтримки перетворюються на AI-мозок, до якого вся команда звертається звичайною мовою.
Знання вашої компанії поховані в папках, вікі та листуваннях, які ніхто не шукає. Ми будуємо RAG-систему, що миттєво видає правильну відповідь із ваших реальних документів — точно і без того, щоб хмарний AI бачив ваші дані.
Новий фахівець підтримки задає питання, на яке досвідчений колега відповів шість місяців тому в документі, якого ніхто не знайде. Менеджер із продажів цитує неправильну ціну — прайс оновили, але меморандум ніхто не надіслав. Онбординг займає 3 тижні, бо регламенти розкидані по чотирьох інструментах.
Ми будуємо RAG-систему на ваших документах. Команда запитує звичайною мовою. Система шукає семантично, витягує релевантні фрагменти і відповідає з посиланням на джерело. Підключається до Telegram, Slack або веб-інтерфейсу. Використовує Claude або GPT-4 як шар міркування — або локальну модель, якщо важлива локалізація даних.
Картуємо які документи є, де вони зберігаються і які типи запитів система має обробляти добре.
Завантажуємо ваші документи, чанкуємо та ембедимо їх, налаштовуємо векторне сховище, підключаємо retrieval-пайплайн до LLM.
Ви запускаєте реальні запити — те, що команда справді питає. Ми налаштовуємо стратегію чанкінгу та retrieval до production-точності.
Визначається під час безкоштовного оцінювання. Ви отримуєте фіксований кошторис до будь-яких зобов'язань.
Отримати безкоштовний план →Почніть з безкоштовного аудиту. Ми картуємо ваш процес, визначаємо автоматизацію і даємо конкретний план — без дзвінка.
Отримати безкоштовний план →